有没有一种方法可以在熊猫 / numpy中使用上升逻辑进行正向填充？

Question

使用上升逻辑（不迭代行）向前填充的最弹性方法是什么？

输入：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame()

df['test'] = np.nan,np.nan,1,np.nan,np.nan,3,np.nan,np.nan,2,np.nan,6,np.nan,np.nan
df['desired_output'] = np.nan,np.nan,1,1,1,3,3,3,3,3,6,6,6

print (df)

输出：

    test  desired_output
0    NaN             NaN
1    NaN             NaN
2    1.0             1.0
3    NaN             1.0
4    NaN             1.0
5    3.0             3.0
6    NaN             3.0
7    NaN             3.0
8    2.0             3.0
9    NaN             3.0
10   6.0             6.0
11   NaN             6.0
12   NaN             6.0

在“测试”列中，连续NAN的数量是随机的。

在“ Desired_output”列中，尝试仅使用上升值向前填充。同样，当遇到较低的值（第8行，值= 2.0）时，它们会被当前较高的值所覆盖。

谁能帮忙？提前致谢。

Answer 1

您可以组合 >选择累积最大值和 替换NAN：

df['desired_output'] = df['test'].cummax().ffill()

输出：

    test  desired_output
0    NaN             NaN
1    NaN             NaN
2    1.0             1.0
3    NaN             1.0
4    NaN             1.0
5    3.0             3.0
6    NaN             3.0
7    NaN             3.0
8    2.0             3.0
9    NaN             3.0
10   6.0             6.0
11   NaN             6.0
12   NaN             6.0

中间系列：

df['test'].cummax()

0     NaN
1     NaN
2     1.0
3     NaN
4     NaN
5     3.0
6     NaN
7     NaN
8     3.0
9     NaN
10    6.0
11    NaN
12    NaN
Name: test, dtype: float64